延迟型远程手术的最优运动缩放

远程通信距离的人工智能手术存在命令和反馈延迟的挑战。一种简单而有效的策略是缩小操作医生与机器人之间的相对运动，以减少错误并提高性能。然而，究竟应选择何种缩放因子，以及该值如何随延迟水平和操作员倾向而变化，仍是未知的。我们进行了用户研究，探讨了延迟、缩放因子和性能之间的关系。我们的研究结果显示，在特定延迟水平下，用户之间的性能差异以及不同缩放因子的性能差异具有统计学显著性。这些发现表明，给定延迟水平的最优缩放因子是特定于每个用户的，这就激发了为实现最佳性能而需要用户特定模型的需求。我们提出了建模用户特定延迟水平与缩放因子关系的技术方法，为在大型通信延迟下优化人工智能手术的性能提供了有效且高效的解决方案。